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Künstliche Intelligenz im Focus

Zwischen Wunder und Wirklichkeit
Künstliche Intelligenz im Focus

Die künstliche Intelligenz wird eine Revolution auslösen. Aber sie hat auch ihre Fallstricke, wie auf der Konferenz „Smarte Maschinen im Einsatz – künstliche Intelligenz in der Produktion“ deutlich wurde
Künstliche Intelligenz stand im Mittelpunkt einer Konferenz der Konradin-Mediengruppe. Foto: ©carloscastilla - stock.adobe.com
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Die kün­stliche Intel­li­genz wird eine Rev­o­lu­tion aus­lösen. Aber sie hat auch ihre Fall­stricke, wie auf der Kon­ferenz „Smarte Maschi­nen im Ein­satz – kün­stliche Intel­li­genz in der Pro­duk­tion“ soeben deut­lich wurde.

Wer dem Google-Sprach­sys­tem „Duplex“ dabei zuhört, wie es elo­quent tele­fonisch einen Friseurter­min für einen Damen-Haarschnitt vere­in­bart, ist erstaunt, wie vir­tu­os eine Mas­chine heute schon sprach­lich agieren kann. „Das würde ich als recht smarte Mas­chine beze­ich­nen“, sagt Tech­nolo­gie­ex­perte und Autor Ulrich Eberl zur Eröff­nung der Kon­ferenz „Smarte Maschi­nen im Ein­satz, kün­stliche Intel­li­genz in der Pro­duk­tion“, die am 15. Mai von der Kon­radin Medi­en­gruppe in Zusam­me­nar­beit mit dem Fraun­hofer-Insti­tut für Pro­duk­tion­stech­nik und Automa­tisierung IPA in Stuttgart ver­anstal­tet wurde. Die Angerufene habe nicht bemerkt, dass sie mit ein­er Mas­chine gesprochen habe. „Maschi­nen kön­nen bere­its ähn­lich gut wie der Men­sch laufen, greifen, sprechen, zuhören, lesen“, so Eberl, „auf dem Gebi­et hat sich in den ver­gan­genen 5 Jahren mehr getan als in den 50 Jahren zuvor.“

Deutsch­land ste­he im inter­na­tionalen Wet­tbe­werb gut da, betont Eberl: Nicht nur die Hälfte der Patente rund um das autonome Fahren stamme aus Deutsch­land. Auch die Daten­be­wäl­ti­gung, die das maschinelle Ler­nen mit sich bringt, kommt uns ein Stück weit zugute: „Deutsche Unternehmen haben hier den Vorteil, dass sie dank unser­er starken indus­triellen Basis über viele Dat­en bere­its verfügen.“

Blickt man allerd­ings auf die strate­gis­che Aus­rich­tung der Unternehmen hat Deutsch­land noch einiges aufzu­holen: Nur ein Vier­tel aller deutsch­er Unternehmen hat laut Eberl eine Strate­gie, wie sie kün­stliche Intel­li­genz (KI) im Unternehmen inte­gri­eren wollen. Rund 60 Prozent der befragten Unternehmen behaupten, diese Kom­pe­tenz auch nicht auf dem Markt zu finden.

Interaktion zwischen Mensch und Maschine

Für ein erfol­gre­ich­es Umdenken in der Indus­trie sei ein Kul­tur­wan­del nötig, betont Mar­co Huber, desig­niert­er Leit­er des Zen­trums für Cyber-Cog­ni­tive Intel­li­gence am Fraun­hofer IPA: „Für dig­i­tal first müssen nicht nur die Tech­nolo­gie und das Geschäftsmod­ell passen, son­dern auch die Denkweise.“ Unternehmen erre­ichen das aus sein­er Sicht am ehesten, wenn sie inner­halb ihrer Struk­turen eine Art Start­up-Kul­tur auf­bauen. Ein wichtiger Trend aus sein­er Sicht ist die Pro­duk­tion hochgr­a­dig per­son­al­isiert­er Güter, die dank Ver­net­zung und neuer Tech­nolo­gien wie 3D-Druck kaum teur­er seien als massen­pro­duzierte Waren. Wichtig sei dafür eine möglichst natür­liche Inter­ak­tion zwis­chen Men­sch und Mas­chine: „Dazu müssen die Maschi­nen ihre Sen­si­tiv­ität und Mobil­ität sowie das Erken­nen von Emo­tio­nen ler­nen und verbessern.“

Machtübernahme durch Maschinen?

Ste­hen wir kurz vor Machtüber­nahme durch die Maschi­nen? Wolf­gang Hildesheim, Leit­er IBM Wat­son und Arti­fi­cial Intel­li­gence, weist in seinem Vor­trag auf die soge­nan­nte Gart­ner-Kurve hin: „Zwei Drit­tel aller zukün­fti­gen Tech­nolo­gien haben mit kün­stlich­er Intel­li­genz zu tun, es ist ein Mega­trend.“ Ein Mega­trend, auf den IBM schon früh aufge­sprun­gen ist: Für Hildesheim begin­nt die Geschichte der KI 1997 mit dem Sieg des IBM-Com­put­ers Deep Blue über den dama­li­gen Schach-Welt­meis­ter Gary Kasparov.

Der näch­ste Meilen­stein sei der Sieg von Wat­son gewe­sen. 2011 hat dieses KI-basierte Com­put­er­pro­gramm bei der US-Wis­sens-Show Jeop­ardy men­schliche Mit­spiel­er erst­mals ein­deutig besiegt. Dass der Sieg der Google-Soft­ware Deep Mind gegen den weltbesten Go-Spiel­er, den Süd­ko­re­an­er Lee Sedol, ein weit­er­er Meilen­stein der kün­stlichen Intel­li­genz ist, darin sind sich die meis­ten Red­ner der Kon­ferenz einig. Dieser Sieg sowie die enorme Verbesserung automa­tis­ch­er Über­set­zungssys­teme – etwa durch Google oder durch das deutsche Unternehmen DEEPL – zeigen das Poten­zial des „Deep Learn­ing“, des Ler­nens mit­tels kün­stlichen neu­ronalen Net­zen. „Maschi­nen kön­nen in gewis­sem Rah­men selb­ständig ler­nen“, sagt Hildesheim.

Doch Deep Learn­ing birgt auch Prob­leme, betont Michael May, Leit­er Data Ana­lyt­ics & Arti­fi­cial Intel­li­gence bei Siemens: „Wir sehen auch, wo KI nicht so gut ist“. So lassen sich die kün­stlichen neu­ronalen Net­ze ver­wirren: Schon ein verän­dertes Pix­el lässt sie auf Bildern Dinge erken­nen, die gar nicht drauf sind. Ein Pferd wird so zum Frosch. „Für autonome Autos ist das eine Gefahr“, sagt May. „Was ist, wenn sie ein solch­es Bild falsch inter­pretieren?“ Nicht alles lasse sich mit Deep Learn­ing lösen, warnt der Siemens-Forsch­er. Mit seinen 200 Dat­en- und KI-Experten hat Siemens eine Rei­he von Sys­te­men entwick­elt. So gibt es eine Gas­tur­bine, die sich sel­ber kon­trol­liert– aber nur in einem gewis­sen Bere­ich. „Die Ein­schränkung ist bei Sicher­heits­fra­gen wichtig“, erk­lärt May. Schließlich lägen die Deep-Learn­ing-Algo­rith­men bish­er nicht zu 100 Prozent richtig – doch in der Sicher­heit­sprax­is brauche es häu­fig diese 100 Prozent.

Maschinelles Lernen ist kein Allheil-Mittel

Google habe es da leichter, denn der poten­tielle Schaden, der durch Unge­nauigkeit­en entste­he, sei bei Google-Anwen­dun­gen meist geringer als bei Sicher­heit­s­the­men in der Indus­trie. „Maschinelles Ler­nen ist kein All­heil-Mit­tel“, sagt Wieland Holfelder, der Leit­er des Google Entwick­lungszen­trums in München. „Klas­sis­che seman­tis­che Net­ze haben auch ihre Berech­ti­gung.“ Lieber als über die Schwächen der KI spricht er über die erfol­gre­ichen, spek­takulären Google-Exper­i­mente, beispiel­sweise über jenes, bei dem 14 Robot­er ohne Anleitung gel­ernt haben, ver­schiedene Gegen­stände aus Schachteln zu greifen – bei 800.000 Greifver­suchen und über Monate, nur ver­bun­den mit­tels einem neu­ronalen Netzwerk.

Auch wenn Google an ein­er denkbar guten Daten­quelle sitzt  –„ein sig­nifikan­ter Anteil des Traf­fics im Inter­net geht über unsere Sys­teme“ – warnt Holfelder, vor blin­dem Daten­sam­meln. „Zunächst muss man Ziele definieren, dann erst Dat­en sam­meln und prä­pari­eren“. Eine „Nar­row AI“, die sich sehr konkreten, einge­gren­zten The­men­feldern wid­met, sei bess­er zu bear­beit­en. Dem stim­men die Indus­triev­ertreter wie May von Siemens und Steven Peters, der Leit­er Arti­fi­cial Intel­li­gence Research der Daim­ler AG zu: „Man glaubt oft, viele Dat­en zu haben, aber 80 Prozent sind alt oder über­holt“ oder passen nicht gut genug zum zu lösenden Prob­lem. „Daran scheit­ern viele Anwendungsfälle.“

Inwiefern spek­takuläre Ver­suche, wie jen­er mit den 14 Google-Robot­ern, die Welt wirk­lich voran­brin­gen, bleibt umstrit­ten. Schließlich koste jed­er dieser Robot­er zwis­chen 100.000 und 200.000 Euro erk­lärt Fraun­hofer-Forsch­er Huber. „Robot­er über Monate ler­nen zu lassen,  kann sich kaum ein­er leis­ten.“ In Deutsch­land werde deshalb viel daran geforscht, inwiefern virtuelle Ler­numge­bun­gen und Sim­u­la­tio­nen den gle­ichen Nutzen brin­gen – ganz ohne teure Hard­ware. Der deutsche Erfind­ergeist sei daher ein­mal wieder gefragt.

 

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